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31.
Despite being less general than 3D surface‐related multiple elimination (3D‐SRME), multiple prediction based on wavefield extrapolation can still be of interest, because it is less CPU and I/O demanding than 3D‐SRME and moreover it does not require any prior data regularization. Here we propose a fast implementation of water‐bottom multiple prediction that uses the Kirchhoff formulation of wavefield extrapolation. With wavefield extrapolation multiple prediction is usually obtained through the cascade of two extrapolation steps. Actually by applying the Fermat’s principle (i.e., minimum reflection traveltime) we show that the cascade of two operators can be replaced by a single approximated extrapolation step. The approximation holds as long as the water bottom is not too complex. Indeed the proposed approach has proved to work well on synthetic and field data when the water bottom is such that wavefront triplications are negligible, as happens in many practical situations.  相似文献   
32.
庐枞矿集区大地电磁探测及电性结构初探   总被引:11,自引:0,他引:11  
肖晓  汤井田  周聪  吕庆田 《地质学报》2011,85(5):873-886
在庐枞矿集区开展大地电磁测深(Magnetotelluric,MT)工作,有助于研究庐枞矿集区区域地质结构、构造,同时,对强干扰地区大地电磁下扰信号规律的研究和MT数据的处理与解释水平的提高有着重要的理论意义.论文首先阐述了庐枞盆地的地质概况及深部MT探测的研究现状,接着介绍了庐枞矿集区大地电磁测深数据采集及相关实验研...  相似文献   
33.
Some limitations of the Hilbert–Huang transform (HHT) for nonlinear and nonstationary signal processing are remarked. As an enhancement to the HHT, a time varying vector autoregressive moving average (VARMA) model based method is proposed to calculate the instantaneous frequencies of the intrinsic mode functions (IMFs) obtained from the empirical mode decomposition (EMD) of a signal. By representing the IMFs as time varying VARMA model and using the Kalman filter to estimate the time varying model parameters, the instantaneous frequencies are calculated according to the time varying parameters, then the instantaneous frequencies and the envelopes derived from the cubic spline interpolation of the maxima of IMFs are used to yield the Hilbert spectrum. The analysis of the length of day dataset and the ground motion record El Centro (1940, N–S) shows that the proposed method offers advantages in frequency resolution, and produces more physically meaningful and readable Hilbert spectrum than the original HHT method, short-time Fourier transform (STFT) and wavelet transform (WT). The analysis of the seismic response of a building during the 1994 Northridge earthquake shows that the proposed method is a powerful tool for structural damage detection, which is expected as the promising area for future research.  相似文献   
34.
2008年3月21日新疆于田发生7.3级地震,打破了中国大陆6年多的7级地震平静,成为我国近期较为显著的一次地震事件.综合分析MS≥4.0余震分布、震区断裂性质以及等震线长轴方向等资料,认为郭扎错断裂是这次地震的发震构造;据Harvard震源机制解分析,这次地震是在近NS向力的作用下,郭扎错断裂发生略带走滑分量的拉张破裂所致.通过地震前震区附近地震活动特征分析发现,于田地震发生在1996年以来新疆南部及邻区7级地震有序分布的空段;震前震区附近有4级地震空区形成,空区持续91个月后发生了2006年9月12日皮山5.8级"信号震",其后1.5年发生于田7.3级地震.  相似文献   
35.
Each volcano has its own unique seismic activity. The aim of this work is to construct a system able to classify seismic signals for the Villarrica volcano, one of the most active volcanoes in South America. Since seismic signals are the result of particular processes inside the volcano's structure, they can be used to forecast volcanic activity. This paper describes the different kinds of seismic signals recorded at the Villarrica volcano and their significance. Three kind of signals were considered as most representative of this volcano's activity: the long-period, the tremor, and the energetic tremor signals. A classifier is implemented to read the seismic registers at 30-second intervals, extract the most relevant features of each interval, and classify them into one of the three kinds of signals considered as most representative of this particular volcano. To do so, 1033 different kinds of 30-s signals were extracted and classified by a human expert. A feature extraction process was applied to obtain the main characteristics of each of them. This process was developed using criteria which have been shown by others to effectively classify seismic signals, based on the experience of a human expert. The classifier was implemented with a Multi-Layer Perceptron (MLP) artificial neural network whose architecture and training process were optimized by means of a genetic algorithm. This technique searched for the most adequate MLP configuration to improve the classification performance, optimizing the number of hidden neurons, the transfer functions of the neurons, and the training algorithm. The optimization process also performed a feature selection to reduce the number of signal features, optimizing the number of network inputs. The results show that the optimized classifier reaches more than 93% exactitude. identifying the signals of each kind. The amplitude of the signals is the most important feature for its classification, followed by its frequency content. The described methodology can be used to classify more seismic signals to improve the study of the activity of this volcano or to extend the study to other active volcanoes of the region.  相似文献   
36.
华北地区强震前的信号震及其预测意义   总被引:3,自引:0,他引:3  
根据对华北地区1970年以来MS≥6地震以前中小地震活动空间图像变化特征的分析, 研究了“信号震”发生的时空特征及其地震活动背景, 由“场-源”关系特征对一般地震进行严格的筛选识别, 从而得出信号震的有关预测指标。 信号震一般发生在强震前的2年之内, 多数发生在15个月内; 信号震与强震的距离不超过200 km, 多数在100 km之内; 震级强度一般为ML4.0~5.3。 信号震一般发生在局部的ML≥4.0地震平静区内, 一般发生在中小地震条带上或条带附近, 在其周围或附近存在中小地震空区。 检验结果表明, 信号震发生后的9个月之内, 其预测概率Pt即超过0.5, Rt值达到0.27; 预测区域半径在距信号震震中100 km之内时, 其发生概率Pd可以达到0.73; 预测强震震级一般为MS≥6.0。 研究表明, 信号震的环境应力值τ0明显高于其他地震, 显示了高应力背景的异常显著性, 它所辐射的地震波中很可能含有未来强震孕震区的大量的本质性信息。  相似文献   
37.
相控震源对地震信号信噪比的改善研究   总被引:7,自引:4,他引:3       下载免费PDF全文
当测区噪声很强,采用组合震源工作仍然不能满足信噪比要求时,为进一步提高地震勘探信噪比,引入能形成定向地震波的相控震源.针对水平层状介质模型,对组合震源、相控震源地震进行了数值模拟,并定量计算了采用4,8,15,20单元的组合与相控震源地震数据的信噪比,同组合地震相比,相控地震使来自不同反射层的反射波信号的信噪比平均提高了154~990 dB.结果表明,相控震源地震得到的反射波信号信噪比高于组合地震,并且随着激震器数目增加,相控震源合成地震记录中的反射波地震数据信噪比明显提高.  相似文献   
38.
宽频带地震仪可以连续不断地记录地面振动信号,进而探索地壳振动的变化与地震前兆之间的物理关联性.选取2019年6月17日四川长宁Ms6.0地震前后的震中500km范围内15个宽频带地震仪的连续波形数据,通过傅里叶变换计算分析地震前后的地壳振动低频信号(8×10-5~2×10-4Hz)的振幅谱变化,并对低频信号源进行定位,...  相似文献   
39.
在研究广西 10 0个矿区地质资料基础上 ,建立了陡倾斜脉状矿体隐伏深度计算经验公式 ,从而为隐伏矿床预测、减少矿床勘查风险提供了信息  相似文献   
40.
与常规雷达相比,超宽带雷达具有距离分辨力高、近距离盲区小、穿透性强、目标识别率高等特点,已被广泛应用于灾后搜寻、救援工作中,以对受困生命体征目标进行生命探测。为实现使用超宽带雷达对受困生命体征目标的识别定位,本研究提出基于信号多特征提取技术及支持向量机模型的人体呼吸信号识别方法。首先,使用经验模态分解、变分模态分解及希尔伯特变换提取雷达探测信号的微多普勒特征,使用傅里叶变换提取宏观频谱特征,使用相关分析获取相关性特征;然后,以提取的信号特征为输入,使用支持向量机模型对信号进行分类,进而对人体呼吸信号进行识别,对人体位置进行定位。不同障碍物场景下的试验结果表明,本方法可有效识别砖墙、建筑楼板等遮挡物下的受困生命体征目标,并提供其位置信息。  相似文献   
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